感觉论文中提到的particular object retrieval 就是instance retrieval!!!
摘要中主要提到:
- 用CNN提取ROI区域的特征表示,
- 扩展了R-MAC的表示,在聚合操作之前使用权重
Contextual Information
情景信息指的是在ROI区域周围的信息,也在一定程度上影响了检索过程。目前,提取查询图片的CNN表示主要包括:
- Full Query(FQ):整张查询图片进入CNN中,并且最后的特征表示编码成固定长度的向量。
- Cropped ROI(RQ):在查询图片中的ROI区域被裁剪出来,然后进入CNN中并且提取结果的特征图和编码。(感觉就是多次进入)
- Cropped Activation(AQ):整张查询图片进入CNN中,提取整个张图片的特征图表示。计算ROI在特征图上的坐标位置然后裁剪、提取和编码。
本文探讨了特定对象检索技术,特别是实例检索方法。介绍了使用CNN提取感兴趣区域(ROI)特征的方法,包括全图查询(FQ)、裁剪ROI查询(RQ)及激活裁剪(AQ)等策略,并讨论了情境信息在检索中的作用。
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